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龙图腾网获悉北京交通大学申请的专利基于混合强化学习的轨道交通平面线-站协同优化方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120494234B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510582357.3，技术领域涉及：G06Q10/047；该发明授权基于混合强化学习的轨道交通平面线-站协同优化方法及系统是由王子甲;赵璐;陈峰;赵文菲;邹林沐;张辰雨设计研发完成，并于2025-05-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于混合强化学习的轨道交通平面线-站协同优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供基于混合强化学习的轨道交通平面线‑站协同优化方法及系统，属于轨道交通运营控制技术领域，构建候选车站的图结构，并将栅格点的综合城市空间信息数据作为图中节点的属性；利用预先训练好的分层感知多目标图指针网络对所述图结构进行处理，通过迭代计算每一步中下一个车站的选择概率，在多目标偏好的引导下生成多个候选车站序列；对于每一组车站序列，生成车站间的连接路径，并对这些路径进行拟合，得到全局线路方案。本发明精确建模车站间空间异质性和未来潜在车站对当前选择的影响；避免了多个模型训练的高计算负担，提升了优化效率和模型的泛化能力；显著提高了路径生成的效率与可行性判断速度，适应复杂约束条件下的车站间路径规划。

本发明授权基于混合强化学习的轨道交通平面线-站协同优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于混合强化学习的轨道交通平面线-站协同优化方法，其特征在于，包括： 构建候选车站的图结构，并将栅格点的综合城市空间信息数据作为图中节点的属性； 利用预先训练好的分层感知多目标图指针网络对所述图结构进行处理，通过迭代计算每一步中下一个车站的选择概率，在多目标偏好的引导下生成多个候选车站序列；分层感知多目标图指针网络包括多目标图编码器和分层上下文感知解码器；多目标图编码器用于采用图注意力网络对地理图进行编码，以捕捉邻近车站对车站序列选择的空间异质性影响，节点属性通过自适应加权被映射至不同的子问题空间，以体现各类目标偏好；分层上下文感知解码器的底层网络通过反向搜索提供未来潜在路径的可能性，上层网络用于通过融合历史状态与未来状态信息，迭代地选择下一个车站，最终生成完整的车站序列； 对于每一组车站序列，采用并行多分支的RRT-connect算法生成车站间的连接路径，并对这些路径进行拟合，得到全局线路方案。

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